생성형 AI를 사용할 때 사용자가 가장 쉽게 체감하는 성능은 답변속도입니다.
AI가 정확하고 자세한 답을 만들더라도 첫 답변이 나오기까지 오래 걸리거나 문장이 지나치게 천천히 생성된다면 사용하기 불편할 수 있습니다.
대형 언어모델의 답변속도를 높이기 위해 사용하는 기술 가운데 하나가 Speculative Decoding(스페큘러티브 디코딩·작은 AI가 먼저 여러 토큰을 예상하고 큰 AI가 이를 검증하는 생성 방식)입니다.
핵심은 성능이 높은 대형 모델이 모든 토큰을 직접 하나씩 만들지 않도록 일부 작업을 더 작은 모델에 먼저 맡기는 것입니다.
1. Speculative Decoding이란 무엇인가?
Speculative Decoding은 작은 AI 모델이 앞으로 생성될 가능성이 높은 여러 개의 토큰을 먼저 제안하고, 더 큰 AI 모델이 그 결과를 확인하는 방식입니다.
한국어로는 추측 디코딩 또는 예측 디코딩 정도로 이해할 수 있습니다.
여기서 중요한 것은 작은 모델이 최종 답변을 결정하는 것이 아니라는 점입니다.
최종 결과의 기준은 여전히 원래의 큰 AI 모델입니다.
작은 모델은 앞으로 나올 단어를 빠르게 예상하는 보조 역할을 합니다.
예측한 결과가 큰 모델의 판단과 맞으면 여러 토큰을 한꺼번에 받아들일 수 있습니다.
예측이 틀린 부분은 큰 모델이 수정합니다.
따라서 작은 모델의 속도를 이용하면서도 큰 모델의 결과를 기준으로 답변을 생성할 수 있습니다.
2. 일반적인 AI는 답변을 어떻게 만들까?
대형 언어모델은 완성된 문장 전체를 한 번에 만들어내지 않습니다.
Autoregressive Generation(오토리그레시브 생성·앞에서 생성된 결과를 이용해 다음 토큰을 순서대로 만드는 방식)을 사용합니다.
사용자가 질문하면 AI는 먼저 첫 번째 토큰을 계산합니다.
첫 번째 토큰이 결정되면 질문과 첫 번째 토큰을 함께 참고해 두 번째 토큰을 계산합니다.
다시 두 번째 토큰까지 포함해 세 번째 토큰을 만듭니다.
이런 과정이 반복되면서 하나의 문장과 긴 답변이 완성됩니다.
문제는 대형 모델을 이용한 계산이 토큰마다 반복된다는 것입니다.
답변이 20개의 토큰이라면 비교적 짧지만 1,000개 이상의 토큰을 생성한다면 많은 단계가 필요합니다.
그래서 토큰 생성 단계 자체를 줄이는 것이 답변속도를 높이는 중요한 방법이 됩니다.
3. 대형 모델은 왜 토큰 생성이 느릴 수 있을까?
대형 언어모델에는 매우 많은 파라미터가 들어 있습니다.
토큰 하나를 생성할 때도 모델의 여러 레이어를 거치면서 대규모 행렬 계산을 수행해야 합니다.
GPU는 이런 계산을 빠르게 수행할 수 있지만 모델이 커지면 읽어야 하는 가중치와 처리해야 하는 데이터도 많아집니다.
Memory Bandwidth(메모리 대역폭·일정 시간 동안 메모리와 연산장치 사이에서 이동할 수 있는 데이터량)도 영향을 줍니다.
또 다음 토큰을 계산하려면 앞의 토큰이 결정되어 있어야 합니다.
이 때문에 여러 토큰을 완전히 독립적으로 동시에 만들기 어렵습니다.
이런 순차적인 구조가 대형 언어모델의 답변 생성속도를 제한하는 요소 가운데 하나가 됩니다.
Speculative Decoding은 이 문제를 작은 모델의 빠른 예측으로 보완하려는 방법입니다.
4. Draft Model은 어떤 역할을 하나?
Speculative Decoding에서는 대형 모델보다 작고 빠른 Draft Model(드래프트 모델·최종 모델보다 먼저 임시 토큰 후보를 만드는 작은 AI 모델)을 사용합니다.
Draft Model은 파라미터 수가 적거나 계산이 더 가볍기 때문에 토큰을 빠르게 생성할 수 있습니다.
예를 들어 Draft Model이 앞으로 나올 가능성이 높은 토큰 다섯 개를 먼저 만들 수 있습니다.
일반적인 생성 방식이라면 큰 모델이 첫 번째 토큰을 만들고 다시 두 번째, 세 번째 토큰을 순서대로 계산해야 합니다.
Speculative Decoding에서는 작은 모델이 이 후보들을 먼저 준비합니다.
중요한 점은 Draft Model이 만든 문장을 사용자에게 바로 보여주지 않는다는 것입니다.
후보를 원래의 대형 모델에게 전달해 검증을 받아야 합니다.
5. Target Model은 무엇을 하는가?
원래 최종 답변을 담당하는 큰 모델을 Target Model(타깃 모델·최종 출력의 기준이 되는 대형 AI 모델)이라고 부를 수 있습니다.
Target Model은 Draft Model이 만든 여러 토큰 후보를 확인합니다.
작은 모델이 예상한 토큰이 큰 모델의 결과와 적절하게 맞으면 해당 토큰을 받아들입니다.
여러 토큰이 연속해서 받아들여질 수도 있습니다.
예를 들어 Draft Model이 다섯 개의 토큰을 예상했는데 앞의 네 개가 조건을 만족한다면 네 개를 연속해서 확정하고 틀린 부분부터 다시 계산할 수 있습니다.
반대로 첫 번째 후보부터 맞지 않는다면 받아들일 수 있는 토큰 수가 적어집니다.
따라서 Speculative Decoding의 효과는 Draft Model이 Target Model의 결과를 얼마나 잘 예상하는가와 관계가 있습니다.
한 번의 생성 과정을 예로 보면
이해를 위한 단순 예시로 Draft Model이 앞으로 나올 후보를 ‘오늘 / 날씨가 / 매우 / 맑고 / 좋습니다’처럼 다섯 Token으로 먼저 제안했다고 가정해보겠습니다.
Target Model이 이 후보를 검증해 앞의 네 Token은 받아들이고 다섯 번째 Token은 자신의 확률분포와 맞지 않는다고 판단하면, 받아들인 부분까지는 그대로 사용하고 그 지점부터 Target Model이 다음 Token을 다시 선택할 수 있습니다.
일반적인 방식에서는 Target Model이 다섯 Token을 순서대로 하나씩 생성해야 하지만, Speculative Decoding에서는 Draft Model의 제안이 잘 맞을 경우 한 번의 검증 과정에서 여러 Token을 진행할 수 있습니다.
실제 알고리즘의 채택 여부는 단순히 두 모델이 같은 단어를 골랐는지만 비교하는 방식보다 더 정교하며 확률분포를 이용해 결정됩니다. 이 예시는 작은 모델의 예측이 맞을수록 큰 모델의 반복 생성 단계를 줄일 수 있다는 원리를 보여주기 위한 것입니다.
6. 왜 AI 답변속도가 빨라질 수 있을까?
일반적인 생성 방식에서는 큰 모델이 토큰 하나를 확정할 때마다 다음 토큰을 다시 계산합니다.
Speculative Decoding에서는 작은 모델이 여러 후보를 먼저 준비하고 큰 모델이 이 후보들을 효율적으로 검증합니다.
작은 모델의 예상이 잘 맞는다면 큰 모델의 검증 한 번으로 여러 개의 토큰을 받아들일 수 있습니다.
그만큼 대형 모델이 순차적으로 반복해야 하는 생성단계를 줄일 수 있습니다.
특히 Target Model이 매우 크고 Draft Model이 충분히 빠르다면 효과를 기대할 수 있습니다.
다만 단순히 모델 두 개를 사용한다고 속도가 빨라지는 것은 아닙니다.
작은 모델을 추가로 실행하는 데 필요한 시간보다 큰 모델에서 줄일 수 있는 시간이 더 커야 실제 성능이 좋아집니다.
7. Draft Model이 자주 틀리면 어떻게 될까?
Speculative Decoding에서 Draft Model의 예측 성공률은 매우 중요합니다.
작은 모델이 다음 토큰을 자주 틀리면 Target Model이 받아들일 수 있는 후보가 줄어듭니다.
이 경우 작은 모델은 여러 토큰을 만드는 데 계산을 사용했지만 큰 모델이 대부분의 토큰을 다시 처리해야 할 수 있습니다.
결국 속도향상 효과가 줄어듭니다.
그래서 Draft Model은 단순히 가장 작은 모델을 선택한다고 좋은 것이 아닙니다.
충분히 빠르면서도 Target Model과 비슷한 방향으로 토큰을 예상할 수 있어야 합니다.
너무 단순하면 속도는 빠르지만 정확도가 낮을 수 있습니다.
반대로 너무 큰 Draft Model은 예측 정확도는 좋아질 수 있지만 작은 모델 자체를 실행하는 데 시간이 많이 걸립니다.
두 조건 사이의 균형을 찾는 것이 중요합니다.
8. 작은 모델이 틀리면 답변 품질도 떨어질까?
Speculative Decoding의 핵심은 작은 모델의 결과를 그대로 최종 답변으로 사용하는 것이 아니라는 점입니다.
Draft Model은 후보만 제안합니다.
최종 검증은 Target Model이 수행합니다.
적절한 Speculative Decoding 알고리즘은 Target Model이 원래 생성하려던 결과의 분포를 유지하도록 설계할 수 있습니다.
즉 단순히 작은 모델로 대체해 품질을 낮추는 방식과는 다릅니다.
작은 모델이 잘못 예측한 토큰은 받아들이지 않고 Target Model의 결과를 사용합니다.
따라서 기술의 목적은 대형 모델의 품질을 가능한 한 유지하면서 생성과정을 더 효율적으로 만드는 것입니다.
이 점이 단순히 작은 AI 모델로 바꾸는 방법과 Speculative Decoding의 가장 큰 차이입니다.
9. 모든 AI 작업에서 같은 효과가 나타날까?
Speculative Decoding이 항상 같은 수준의 속도향상을 제공하는 것은 아닙니다.
Draft Model과 Target Model의 크기, 두 모델의 예측 차이, GPU 성능, 메모리 대역폭, 입력 내용에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.
예측하기 쉬운 일반적인 문장에서는 Draft Model과 Target Model이 비슷한 토큰을 선택할 가능성이 상대적으로 높을 수 있습니다.
반면 매우 전문적인 코드나 복잡한 추론, 특수한 표현을 생성하는 작업에서는 두 모델의 예상이 더 자주 달라질 수 있습니다.
답변 길이도 영향을 줄 수 있습니다.
아주 짧은 답변에서는 Speculative Decoding을 위한 준비과정 자체가 차지하는 비중이 클 수 있습니다.
따라서 실제 AI 서비스에서는 여러 작업과 하드웨어 환경에서 테스트한 뒤 적용하는 것이 중요합니다.
10. Speculative Decoding이 AI 추론에서 중요한 이유
생성형 AI의 경쟁은 모델의 정확도만으로 결정되지 않습니다.
사용자가 질문한 뒤 얼마나 빨리 첫 답변이 나오고 이후 문장이 얼마나 자연스럽게 생성되는지도 중요합니다.
AI 서비스 업체 입장에서는 비용도 중요한 문제입니다.
사용자가 많아질수록 하루 동안 생성해야 하는 토큰 수가 증가합니다.
토큰 하나를 생성하는 시간을 조금만 줄여도 수많은 요청이 반복되는 대규모 서비스에서는 전체 GPU 사용시간과 전력소비에 차이가 생길 수 있습니다.
그래서 AI 추론에서는 Quantization(양자화·숫자의 정밀도를 줄여 모델을 가볍게 만드는 기술), KV Cache Optimization(KV 캐시 최적화·이전 계산 결과를 효율적으로 저장하는 기술), Batch Processing(배치 처리·여러 요청을 묶어서 계산하는 방법), Pruning(프루닝·필요성이 낮은 모델 구조를 줄이는 기술) 등 여러 방법이 함께 사용됩니다.
Speculative Decoding도 이런 추론 최적화 기술 가운데 하나입니다.
더 강력한 GPU만 추가하는 것이 아니라 작은 AI 모델을 보조자로 이용해 대형 모델이 반복해야 하는 작업을 줄이는 것이 핵심입니다.
AI 사용량이 계속 증가하면 모델 자체의 성능뿐 아니라 같은 품질의 답변을 얼마나 빠르고 적은 비용으로 만들어낼 수 있는지가 더욱 중요해집니다.
Speculative Decoding은 이런 AI 추론 효율 경쟁을 이해할 때 알아두면 좋은 대표적인 기술입니다.